在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（三）
与原始图像进行比较最后，让我们比较使用k = 12的压缩图像和原始图像的区别。relative_size = ori_vs_kmeans.loc["Color-Reduced", "Image Size (KB)"]/ori_vs_kmeans.loc["Original", "Image Size...
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（二）
重复试验在本节中，我们将在𝑘= 2到𝑘= 20之间重复此步骤：执行k-means以获取每个像素的聚类中心和聚类标签将每个像素替换为其聚类中心。保存指标值以进行进一步优化：WCSS，BCSS，解释方差和图像大小用越来越多的颜色绘制压缩图像range_k_clusters =......
在Python中使用K-Means聚类和PCA主成分分析进行图像压缩（一）
各位读者好，在这片文章中我们尝试使用sklearn库比较k-means聚类算法和主成分分析（PCA）在图像压缩上的实现和结果。压缩图像的效果通过占用的减少比例以及和原始图像的差异大小来评估。图像压缩的目的是在保持与原始图像的相似性的同时，使图像占用的空间尽可能地减小，这由图像的差异百分比表示。图像压...
python 如何对于海洋气象数据进行k-mean聚类
python 中提供了 KMeans库，可以方便我们对数据进行相应的聚类分析。下面举个对于气温数据进行聚类分析的例子，数据来自ERA-5，可以自行从官网下载。数据内容如下所示：1、聚类分析首先是导入库：from sklearn.cluster import KMeans然后对数据进行一下处理：1、转...
100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与python实现
前文推荐如何正确使用「K均值聚类」？1、k均值聚类模型a给定样本，每个样本都是m为特征向量，模型目标是将n个样本分到k个不停的类或簇中，每个样本到其所属类的中心的距离最小，每个样本只能属于一个类。用C表示划分，他是一个多对一的函数，k均值聚类就是一个从样本到类的函数。2、k均值聚类策略k均值聚类的策...
Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。个人主页：小嗷犬的博客个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文内容：Python sklearn实现K-means鸢尾花聚类更多内容请见Python sklearn实现SVM鸢尾花分类Pytorc...
opencv K均值聚类(python)
预测的是一个离散值时，做的工作就是“分类”。预测的是一个连续值时，做的工作就是“回归”。机器学习模型还可以将训练集中的数据划分为若干个组，每个组被称为一个“簇（cluster）”。这种学习方式被称为“聚类（clusting）”，它的重要特点是在学习过程中不需要用标签对训练样本进行标注。......
Python机器学习中在对鸢尾花数据集进行聚类时，出现与真值相比预测结果全部都是判断错误是为什么？
Python机器学习中在对鸢尾花数据集进行聚类时，出现与真值相比预测结果全部都是判断错误是为什么？...
Python机器学习中该怎么对鸢尾花数据集进行聚类呢？
Python机器学习中该怎么对鸢尾花数据集进行聚类呢？...
全面解析Kmeans聚类(Python)
一、聚类简介Clustering (聚类)是常见的unsupervised learning (无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么（通常无标签信息），需要实现的目标只是把相似的样本聚到一起，即只是利用样本数据......
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